AI “战疫”在前线，一文读懂“疫情”下的AI+医疗产业

近日工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，提出充分发挥人工智能技术应用在此次疫情防控中的重要作用。

倡议书提出，充分挖掘新型冠状病毒感染肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景，攻关并批量生产一批辅助诊断、快速测试、智能化设备、精准测温与目标识别等产品，助力疫病智能诊治，降低医护人员感染风险，提高管控工作效率。着力保障疫期工作生活有序开展。开放远程办公、视频会议服务和AI教育资源，助力办公远程化、教育在线化和生产智能化，推动实施“居家能办公，停课不停学，停工不停产”。优化AI算法和算力，助力病毒基因测序、疫苗/药物研发、蛋白筛选等药物研发攻关。

前瞻产业研究院发布的《2018—2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016年中国医疗人工智能的市场规模就已达96.61亿元，预计到2020年我国健康医疗大数据行业市场规模将突破800亿元。

目前，人工智能技术广泛应用在我国各个医疗细分领域，主要报告医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病风险预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等。

AI+医疗影像

“AI+医疗影像”，是指将人工智能技术应用于医疗影像诊断中。现代医学建立于循证医学的基础之上， 医疗影像是临床医生一项重要的诊断依据。主要对患者的影像资料进行定性和定量分析，不同阶段历史比较等。目前，AI医疗影像已成为我国AI医疗领域最为 成熟的细分领域。

AI+辅助诊断

目前，人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用快速发展，包括在医疗影像领域的突破，基于电子病历的临床辅助决策系统，以及诊断后手术治疗 等。未来经过更加丰富的数据标注及模型优化，将影像、病历、检查检验等多模态数据进行整合，人工智能可以检测和诊断的疾病类型将随之增多，提高疾病早期发现率，帮助医生提高诊断效率及诊断准确性。

AI+新药研发

新药研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。一款药物从靶点发现到批 准上市需要经历复杂且漫长的流程，需要大量人力、 物力和财力投入。正因如此，新药研发面临研发周期长、研发成功率低和研发费用高三大痛点问题。人工智能因其算法和算力优势，在新药研发流程中应用于多个环节，帮助解决新药研发的三大痛点。

AI+健康管理

传统健康管理领域存在行业标准不足、公众认知和接受程度不高、数据关联性薄弱、人员专业素质不足、 支付机制不健全和现有服务链条不完整等诸多问题。人工 智能可以对数据进行综合提取与交叉分析，学习医疗 病历数据，根据用户的健康数据提供合理建议。利用人工智能技术开发健康管理平台，拥有更为完整的知识图谱，可以在一定程度上保证健康建议的专业性。一方面，通过智能设备和体检中心等平台收集用 户的健康体征数据，结合强大的计算能力对数据进行 分析决策，提高疾病预测的准确性；另一方面，人工智能通过高效计算和精准匹配使个性化健康管理成为 可能，推动健康管理的系统化与精细化。AI在健康管理领域应用广泛，包括风险识别、虚拟护士等多场景。

AI+医疗发展的核心在于“算法+有效数据”。基础层的计算能力是构建生态的基础，技术层的算法、框架以及通用技术是构建技术护城河的基础，都属于人工智能产业大生态的基础设施，具有高投入、高收益的特点，需要中长期进行投资。而应用层是人工智能技术在具体行业、具体应用场景价值变现的渠道，具有变现能力强的特点。随着医疗数据互联互通程度的提升和共享机制的建立，AI+医疗行业发展将加速。

产业链中市场参与主体，无论掌握底层资源优势、用户规模优势、或技术优势的科技巨头，还是在应用层面、细分领域深耕的创业企业，将根据自身资源禀赋、产业链位置、战略目标等主客观因素而制定自身竞争战略，最终目的是在产业链中实现自身价值。目前，底层基本都已由科技巨头布局，且未来开放人工智能平台是其构建生态的必然趋势。应用层汇聚了大量的AI+医疗创业公司，分布在多个细分领域。总体而言，全球AI+医疗产业结构呈现倒金字塔形态。

图：AI报道

我国AI产业尚处于创业发展阶段，中国168家以AI为驱动技术或业务的非上市公司中，于2015年成立的公司比例最多，占34.50%；其次为2014年成立的，占20.80%；2016年成立的，占16.70%。目前国内可统计的医疗AI产业公司有144个，并以京、沪浙苏、广东的医学AI产业为主，形成鼎足之势。四川、安徽、重庆、河南、福建、江西和湖北等地也开始布局医疗AI产业。

而从各类医疗人工智能产品具体的布局企业来看，两大热门产品医学影像和疾病风险预测聚集的企业较多，根据统计，目前有43家企业提供医学影像服务，主要有阿里云、翼展科技、昕健医疗等；有45家企业提供疾病风险预测服务，这些企业有图玛深维、贝瑞健康、博奥生物等。可以说这两个两个领域企业扎堆布局。

图：AI报道

由此可见，目前科技初创企业仍未触及医疗领域的核心领域。医疗管理与预测、研究以及医疗大数据等核心应用场景依旧被医疗科技企业所把持。然而，科技企业凭借人工智能技术的不断发展和应用，势必将对医疗核心场景发起强有力的冲击，推动人工智能在医疗领域的全面商业化落地。

但到底谁执牛耳，仍然没有定论。

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